Распознать песню по звуку онлайн через микрофон: Как найти песню по звуку онлайн (кто исполнитель)

Как распознать музыку из видео на Ютубе: 5 способов

Содержание

1. Как определить название песни
2. Приложение Shazam
3. Сервис Midomi
4. Поиск по словам
5. Описание к видео
6. Посредством комментариев

Чтобы распознать музыку из видео в Ютубе, можно воспользоваться программным обеспечением или коммуникативными функциями самой площадки. Встроенных средств для решения этой задачи на видеохостинге нет, поэтому каждый способ не дает стопроцентной гарантии в достижении поставленной цели.

Найти музыку с Ютуба можно посредством специальных программ или сервисов, таких как Shazam или Midomi. Если аудиодорожка содержит слова, можно попытаться отыскать композицию путем поиска в интернете. В отдельных случаях есть вероятность найти подсказки в описании к ролику или в комментариях.

Приложение Shazam

Проще всего узнать музыку из видео на Ютубе можно с помощью программы Shazam, алгоритмы которой анализируют входящий через микрофон звук и осуществляют поиск по обширной внутренней базе композиций.

Обратите внимание, что в инструкции будет использована версия для Android. Но приложение кроссплатформенное и доступно также на iOS и Windows.

Пошаговое руководство:

1. Запустите приложение и воспроизведите видео на YouTube. Дождитесь начала интересующей композиции и на вкладке «Лента» в Shazam нажмите по кнопке «Шазамить».

2. Поднесите микрофон мобильного устройства ближе к источнику звука и подождите завершения анализа.

3. В случае успешного нахождения композиции в приложении отобразится информация о ней: исполнитель, название и видеоклип, если он есть.

4. При желании можно прослушать трек, не выходя из программы. Для этого потребуется нажать «Слушать». После касания по кнопке «Купить» откроется стриминговый сервис платформы, где можно будет приобрести музыку.

Екатерина Панова

СММ-специалист, маркетолог и технический специалист.

Программа для распознавания музыки Shazam не может воспроизвести аудио встроенными средствами, для этих целей используется штатное обеспечение. На Android — это Google Play Музыка, а на iOS — Apple Music. Эти сервисы вмещают в себя большую библиотеку композиций, некоторые из которых облагаются ограничениями. Это следует учитывать при появлении проблем с воспроизведением.

Помог ли Shazam в поиске нужной песни?

Сервис Midomi

Midomi — сервис для прослушивания потового аудио, вмещающий в себя обширную библиотеку треков. В качестве дополнительной функции, площадка может распознавать песни при помощи их частотного анализа. Алгоритм работы похож на тот, что используется в приложении Shazam, только в этом случае устанавливать дополнительное программное обеспечение на телефон или компьютер не нужно, все действия выполняются в браузере.

Пошаговое руководство:

1. Откройте главную страницу сервиса и нажмите по кнопке в виде логотипа площадки. Если потребуется, в появившемся диалоговом окне предоставьте доступ браузеру к микрофону.

2. Воспроизведите ролик с музыкой на Ютубе через смартфон или в другой вкладке на компьютере. Дождитесь завершения анализа композиции.
3. После окончания сканирования ознакомьтесь с названием и трека и его исполнителем. Здесь же можно открыть песню на одной из цифровых площадок: Amazon Music, Apple Music, SoundHound, Spotify и др.

Обратите внимание, что Midomi лучше всего работает с зарубежной музыкой, русскоязычные исполнители редко вносятся во внутреннюю базу композиций сервиса.

Оцените работе сервиса Midomi:

Поиск по словам

Если в песне есть слова и их можно четко разобрать, эффективным будет поиск по тексту в видео. Для этого следует выполнить запрос в поисковых сервисах по типу Google или Яндекс. Просто в пишите в соответствующее поле слова из определенного отрезка трека и нажмите Enter, чтобы выполнить поиск.

Также можно воспользоваться специальными онлайн-сервисами, которые вмещают в себя огромную базу текстов песен.

Для максимальной эффективности рекомендуется в случае неудачи в одном сервисе попробовать следующий по списку, так как в каждом из них разная база текстов.

Был ли этот способ эффективен?

Описание к видео

Узнать музыку из Ютуба можно непосредственно в самом видеохостинге. Некоторые авторы каналов при публикации в описании к видеоролику указывают список использованных музыкальных треков. Этот метод эффективен не всегда, все зависит от случая.

Пошаговое руководство:

1. Откройте сайт YouTube и воспроизведите ролик, песню в котором нужно узнать. Спуститесь чуть ниже проигрывателя и разверните полное описание, кликнув по кнопке «Еще».

2. Ознакомьтесь с содержанием и найдите список музыкальных композиций, использованных в публикации. Иногда автор также добавляет таймкоды под видео в YouTube, чтобы можно было быстро перейти к началу желаемой песни. Как это сделать самостоятельно, было рассказано в отдельной статье на нашем сайте.

Помог ли этот метод?

Посредством комментариев

Есть еще один способ найти музыку из видео на Ютубе, не покидая сайт видеохостинга — в комментариях к ролику. При этом стоит отметить, что некоторые зрители могли самостоятельно заранее оставить подсказки для других пользователей. Поэтому предварительно рекомендуется отсортировать все сообщения по популярности и ознакомиться с первыми в списке, возможно, там будет находиться искомая информация.

Чтобы упорядочить комментарии, необходимо кликнуть по соответствующей кнопке под роликом и выбрать пункт «Сначала популярные».

Если это не принесло никаких результатов, нужно спросить у других людей, может быть, кто-то поможет в поисках. Для этого следует оставить свой комментарий под публикацией. На нашем сайте есть статья, в которой рассказано все об этой функции.

Отдельно следует отметить, что в случае ответа на сообщение в профиль придет оповещение, которое можно просмотреть кликнув по колокольчику на верхней панели сайта. Важно быть авторизованным в это время на YouTube.

Какая эффективность этого способа?

Каждый представленный в статье метод не универсальный, поэтому рекомендуется поочередно воспользоваться каждым из них, пока поставленная цель не будет достигнута.

Екатерина Панова

Давно занимаюсь социальными сетями и СММ, первой узнаю о новых фишках и обновлениях, которые всегда публикую на своем сайте.

Задать вопрос

Задавайте интересующие вопросы, постараюсь ответить

Как узнать название песни по звуку

Поселившаяся в голове мелодия может не давать вам покоя несколько дней или даже недель. Она заставит вас взять в руки телефон или сесть за компьютер и отправиться на поиски автора, исполнителя. Мы поможем вам найти имя любой композиции. В этой статье вы сможете найти разные способы, которые помогут определить название композиции по одному лишь звуку.

Содержание

1. Как узнать понравившуюся песню по звуку с помощью приложения Shazam
2. SoundHound — приложение, которое поможет определить любую мелодию по звуку
3. Каким образом узнать название нужной вам песни по одному только звуку:
4. Как узнать по звуку, какая песня играет через компьютер
5. Midomi — поможет узнать название любой композиции
6. Musipedia.org — распознает нужную песню по мелодии
7. Видео-инструкция

Как узнать понравившуюся песню по звуку с помощью приложения Shazam

Об этом инструменте должны знать все, кто хочет найти песню по мелодии. Именно для этого предназначена программа, которая основана на грамотном алгоритме определения музыки. Загрузить Шазам можно для Андроид или устройств с iOS.

Оно является ещё и огромной базой, в которой можно найти оригинал искомой композиции, прочитать текст песни на разных языках. И узнать дополнительную информацию о той или иной песне.

На веб-сайте Shazam мы можем лишь искать треки по названию, открыть свою библиотеку музыки (если авторизованы) или узнать местный хит-парад.

Распознать музыку по звуку можно только в мобильном приложении, ссылки на них можно найти на сайте.

Приложение организовано таким образом, что им смогут пользоваться все:

1. Установите Шазам на телефон;
2. При открытии вы увидите посередине рабочего окна большую кнопку «Шазамить».При её нажатии начнётся распознавание. Shazam будет использовать микрофон смартфона, чтобы определить трек по звуку. Поэтому его нужно будет поднести к источнику мелодии;
3. Кнопка превратится в вибрирующий диск, а над ней появится статус «Слушаем»;
4. Далее цвет экрана изменится и на нём появится название трека и исполнитель.

Также следует сказать, что не всегда вас ждёт успех при использовании Шазам. Так как не все треки есть в базе приложения. Мелодия вообще может быть любительской и не иметь названия. А её создатель никому до сих пор не известен. Попытаться определить название песни стоит в любом случае.

Читайте также: как найти песню, если Шазам не распознаёт.

SoundHound — приложение, которое поможет определить любую мелодию по звуку

Один из самых главных и достойных конкурентов Shazam является SoundHound. Если вы хотите, чтобы шансы найти понравившуюся песню или музыку по звуку увеличились, используйте это приложение. Иногда оно помогает узнать не только исполнителя по отрывку из трека, но и определить песню по напеву. Скачайте его на свой смартфон с Android или для устройств с Айос.

Когда приложение найдёт трек, оно предложит вам открыть официальный альбом исполнителя, который доступен в Плей Маркете. Или других источниках.

Читайте текст, слушайте треки онлайн, открывайте целые альбомы найденных исполнителей — все эти функции бесплатны.

Кроме этого еженедельно на основе пользовательских поисков формируются списки самых популярных и востребованных треков. Которые могут быть отфильтрованы вами по разным параметрам: жанр, регион и пр. Приложение предоставляет нам интересную информацию, такую как «кто родился сегодня» (имеется ввиду, из популярных исполнителей).

Каким образом узнать название нужной вам песни по одному только звуку:

1. Для начала поиска нужно запустить приложение на смартфоне, затем прикоснуться к оранжевому диску на экране;
2. Диск сместится вниз и появится надпись: «Слушаем» или «Listening»;
3. Когда звуковая дорожка будет найдена в базе, отобразится необходимая нам информация. Приложение может предложить прослушать трек в Apple Music;
4. Вы сможете добавить из приложения этот трек в другие сервисы, которые оно поддерживает.

С приложением можно разговаривать также, как и с Алисой Яндекс или Siri от Apple. Для его активации в смартфоне скажите, «Ok, Hound».

Затем можно «попросить» его поставить вам один из треков на ваш выбор.

Это интересно: сделать минусовку онлайн в хорошем качестве.

Как узнать по звуку, какая песня играет через компьютер

Большинству пользователей хотелось бы иметь приложение похожее на Shazam. Но оно было создано только для мобильных платформ. На ПК у нас есть возможность определить название песни по звуку при помощи виртуальных помощников. Для русскоговорящей публики подойдёт Алиса, созданная компанией Яндекс. Вам понадобится скачать браузер по этой ссылке https://yandex.ru/alice/. На главной странице внизу найдите браузер, в котором живёт помощник.

После его установки кнопку для вызова Алисы в браузере можно найти в левом нижнем углу.

Вызвать её можно командами: «Ок, Алиса», «Привет, Алиса», «Привет, Яндекс» и прочими. Более подробно о командах можно прочитать в описании приложения в блоге Яндекса.

Она умеет много чего, в том числе понять, какая песня играет в данный момент и показать её название.

Порядок действий:

1. Для распознавания вызовите помощника голосом: «Привет, Алиса»;
2. Скажите далее «Что за песня играет» и запустите музыку на плеере, в браузере или поднесите к микрофону источник со звуковой дорожкой;
3. Дождитесь ответа помощника. Чаще всего она возвращается с хорошими новостями и найденной информацией о песне.

Вы также можете воспользоваться помощником Google или Siri. Они это делают с таким же успехом, как и Алиса.

Midomi — поможет узнать название любой композиции

Узнать песню на компьютере поможет онлайн сервис Midomi. Для него не нужны приспособления в виде браузеров или других. Переходим на сайт https://www.midomi.com/ и нажимаем на иконку с микрофоном. На вашем ПК нужно подключить и настроить микрофон, на ноутбуках можно воспользоваться встроенным.

Если устройство на компьютере обнаружено не будет, вы увидите ошибку при нажатии на кнопку с микрофоном:

1. По нажатию начнётся тридцатисекундная запись мелодии, которую вы должны будете предоставить сайту для распознавания через микрофон;
2. После ввода трека начнётся поиск, который может занять некоторое время;
3. В окне браузер в основном окне вы найдёте результат поиска. Если он будет неудачным, англоязычный сайт станет советовать нам, как лучше искать трек. При успешном поиске появится обложка альбома композиции, название трека и имя исполнителя.

Если же вас постигла неудача, используйте весь отрезок неизвестной композиции, так как интервал прослушивания сайта 30 секунд. Сделайте источник песни громче, возможно ваш микрофон не слишком чётко передаёт звук браузеру. На данном сайте большое количество треков, которые доступны для прослушивания. Зарегистрированные здесь пользователи смогут создавать свои списки и плейлисты из местной музыки.

Musipedia.org — распознает нужную песню по мелодии

В англоязычном Интернете можно найти интересный ресурс, который посвящён музыке — https://www.musipedia.org/.

На сайте нужно перейти во вкладку «Music Search» и выбрать один из нескольких способов поиска композиции.

Способы:	Пояснение:
Flash-based piano	Виртуальный синтезатор, основанный на технологии Flash (если поддерживает ваш браузер).
JavaScript-based piano	Синтезатор на популярном языке программирования. Он будет работать, если в браузер включено использования JavaScript.
By dragging the mouse	Расположение нот в правильной последовательности для определения композиции.
Using a Microphone	Использование микрофона для поиска.

Последний вариант более всех подходит для поиска музыки. Остальные могут быть использованы людьми, которые понимают нотную грамоту. Или не понаслышке знакомы с клавишами пианино. При выборе последнего пункта на компьютере в этот момент должен быть подключен микрофон. Включите мелодию на источнике и предоставьте сайту возможность определить её.

Видео-инструкция

В ролике показано, как необходимо работать с сайтом Midomi, и быстро распознать имя песни по звуку через компьютер.

BirdNET Sound ID — Самый простой способ идентифицировать птиц по звуку.

Идентификация птиц по звуку. Помощь науке и сохранению.

Как компьютеры могут научиться распознавать птиц по звукам? Центр природоохранной биоакустики К. Лизы Янг в  Корнеллской лаборатории орнитологии и кафедра медиа-информатики в  Хемницком технологическом университете пытаются найти ответ на этот вопрос. Наши исследования в основном сосредоточены на обнаружении и классификации птичьих звуков с помощью машинного обучения — мы хотим помочь экспертам и гражданским ученым в их работе по мониторингу и защите наших птиц. BirdNET — это исследовательская платформа , целью которой является распознавание птиц по звуку в масштабе. Мы поддерживаем различное оборудование и операционные системы, такие как микроконтроллеры Arduino, Raspberry Pi, смартфоны, веб-браузеры, рабочие станции и даже облачные сервисы. BirdNET — это общественная научная платформа , а также программное обеспечение для анализа очень больших коллекций аудио. BirdNET стремится предоставить инновационных инструментов для защитников природы, биологов и орнитологов.

На этой странице представлены некоторые из наших публичных демонстраций, в том числе демонстрация в прямом эфире, демонстрация для анализа аудиозаписей, приложение для Android и iOS и его визуализация отправленных материалов. Все демонстрации основаны на искусственной нейронной сети , которую мы называем BirdNET . Мы постоянно улучшаем функции и производительность наших демоверсий — пожалуйста, регулярно проверяйте нас.

В настоящее время BirdNET может идентифицировать около 3000 наиболее распространенных в мире видов. В ближайшее время мы добавим больше видов.

Хотите использовать BirdNET для анализа большого набора данных? Перейдите в наш репозиторий GitHub, чтобы загрузить BirdNET.

Есть вопросы? Пожалуйста, сообщите нам об этом (мы говорим по-английски и по-немецки): [email protected]

Вы когда-нибудь слышали звук птицы, который не могли определить? Узнайте, как использовать наше приложение для смартфонов BirdNET, чтобы идентифицировать своих загадочных птиц во время путешествия по Сапсакерскому лесу!

Узнайте, как идентифицировать птиц по звуку, с помощью бесплатного мобильного приложения и веб-сайта BirdNET Корнельской лаборатории орнитологии. Достижения в области машинного обучения упрощают идентификацию птиц по их звукам. Вопросы и ответы с разработчиком BirdNET Стефаном Калем.

Демонстрация прямой трансляции обрабатывает живой аудиопоток с микрофона за пределами Корнелльской лаборатории орнитологии, расположенной в заповеднике Сапсакер-Вудс в Итаке, штат Нью-Йорк. В этой демонстрации используется искусственная нейронная сеть, обученная на 180 наиболее распространенных видах в районе Сапсакерского леса. Наша система разбивает аудиопоток на сегменты, преобразует эти сегменты в спектрограммы (визуальные представления аудиосигнала) и передает спектрограммы через сверточную нейронную сеть почти в реальном времени. Веб-страница объединяет вероятности видов за последние пять секунд в одно предсказание. Если вероятность для одного вида достигает 15% или выше, вы можете увидеть маркер, указывающий предполагаемое положение соответствующего звука в прокручиваемой спектрограмме прямой трансляции. Эта демонстрация предназначена для больших экранов.

Перейдите по этой ссылке, чтобы просмотреть демонстрацию.

Надежная идентификация видов птиц в записанных аудиофайлах станет революционным инструментом для исследователей, специалистов по охране природы и орнитологов. Эта демонстрация предоставляет веб-интерфейс для загрузки и анализа аудиозаписей. Эта демонстрация, основанная на искусственной нейронной сети, включающей почти 1000 наиболее распространенных видов Северной Америки и Европы, показывает наиболее вероятные виды для каждой секунды записи. Обратите внимание: нам необходимо перенести аудиозаписи на наши серверы для обработки файлов. Эта демонстрация предназначена для больших экранов.

Перейдите по этой ссылке, чтобы просмотреть демонстрацию.

Щелкните здесь, чтобы загрузить демо-запись.

Это приложение позволяет вам записывать файл с помощью встроенного микрофона вашего устройства Android или iOS, а искусственная нейронная сеть сообщит вам о наиболее вероятных видах птиц, присутствующих в вашей записи. Мы используем встроенную функцию звукозаписи смартфонов и планшетов, а также GPS-сервис, чтобы делать прогнозы на основе местоположения и даты. Попробуйте! Обратите внимание: нам необходимо перенести аудиозаписи на наши серверы для обработки файлов. Качество записи может отличаться в зависимости от вашего устройства. Внешние микрофоны, вероятно, повысят качество записи.

Перейдите по этой ссылке, чтобы загрузить приложение для Android.

Перейдите по этой ссылке, чтобы загрузить приложение для iOS.

Перейдите по этой ссылке, чтобы просмотреть представленные материалы в реальном времени.

Следите за нашим ботом в Твиттере.

Примечание. Если вы столкнулись с какой-либо нестабильностью или у вас есть какие-либо вопросы относительно функциональности, сообщите нам об этом. В ближайшее время мы добавим новые функции, вы будете получать все обновления автоматически.

Лаборатория орнитологии Корнелла

Лаборатория Корнелла, занимающаяся продвижением понимания и защиты мира природы, объединяет людей из всех слоев общества, чтобы делать новые научные открытия, делиться идеями и стимулировать природоохранную деятельность. Наш Центр птиц и биоразнообразия имени Джонсона в Итаке, штат Нью-Йорк, является глобальным центром изучения и защиты птиц и биоразнообразия, а также центром миллионов наблюдений гражданской науки со всего мира.

Нажмите на эту ссылку, чтобы посетить наш веб-сайт.

Центр природоохранной биоакустики К. Лизы Янг

Центр природоохранной биоакустики им. К. Лизы Янг, расположенный в лаборатории орнитологии Корнелла, собирает и интерпретирует звуки природы, разрабатывая и применяя инновационные технологии природоохраны в различных экологических масштабах, чтобы вдохновлять и информировать сохранение дикой природы и среды обитания. Наша междисциплинарная команда работает с сотрудниками над наземными, водными и морскими биоакустическими исследовательскими проектами, направленными на решение проблем сохранения во всем мире.

Нажмите на эту ссылку, чтобы посетить наш веб-сайт.

Технологический университет Хемница

Технологический университет Хемница является государственным университетом в Хемнице, Германия. Это третий по величине университет в Саксонии, в котором обучается более 11 000 студентов. Он был основан в 1836 году как Königliche Gewerbeschule (Королевский торговый колледж), а в 1963 году был преобразован в Technische Hochschule, технологический университет. TU Chemnitz, в котором работает около 1500 сотрудников в области науки, техники и управления, считается одним из самых важных работодателей в область, край.

Нажмите на эту ссылку, чтобы посетить наш веб-сайт.

Кафедра медиаинформатики

Кафедра медиаинформатики Хемницкого технологического университета занимается контент-анализом больших разнородных наборов данных с 2007 года. Кроме того, кафедра медиаинформатики проводит исследования и преподает в области человеко-компьютерное взаимодействие с особым акцентом на критический и инклюзивный дизайн взаимодействия, а также на новые (мобильные) способы взаимодействия.

Нажмите на эту ссылку, чтобы посетить наш веб-сайт.

Стефан Каль

Я работаю постдоком в Центре природоохранной биоакустики им. К. Лизы Янг в Корнельской лаборатории орнитологии и Хемницком технологическом университете. Моя работа включает в себя разработку приложений ИИ с использованием сверточных нейронных сетей для биоакустики, мониторинга окружающей среды и дизайна мобильного взаимодействия человека с компьютером. Я главный разработчик BirdNET и наших демонстраторов.

Ашакур Рахаман

Я работаю аналитиком Центра природоохранной биоакустики им. К. Лизы Ян в Лаборатории орнитологии Корнелла и менеджером сообщества приложения BirdNET. Я активно участвую в охране окружающей среды посредством научных исследований и участия общественности. Понимание взаимосвязи между природными звуками и влиянием антропогенных факторов на коммуникативное пространство животных — моя страсть.

Коннор Вуд

В качестве постдока в Центре природоохранной биоакустики им. К. Лизы Янг в Лаборатории орнитологии Корнелльского университета я прежде всего заинтересован в понимании того, как популяции диких животных и экологические сообщества реагируют на изменения окружающей среды, и, таким образом, способствуя их сохранению. . Я использую аудиоданные, собранные во время крупномасштабных проектов мониторинга, для изучения сообществ птиц Северной Америки.

Кристин Бранк

В качестве постдока в Центре природоохранной биоакустики им. К. Лизы Янг я использую биоакустические данные о птичьих сообществах в калифорнийской Сьерра-Неваде, чтобы смоделировать заселенность нескольких основных видов птиц в ответ на среду обитания и пожары. условия. Эти модели и данные будут использоваться менеджерами для обоснования решений по сохранению в будущем, особенно в условиях неопределенного климата.

Амир Дадхах

Я разработчик программного обеспечения и специалист по информатике на кафедре медиаинформатики Хемницкого технологического университета, специализируюсь на прикладной информатике и дизайне, ориентированном на человека. Я ведущий разработчик iOS-версии приложения BirdNET.

Хольгер Клинк

Я Джон В. Фитцпатрик Директор Центра природоохранной биоакустики им. К. Лизы Ян в Лаборатории орнитологии Корнелла, научный сотрудник Центра устойчивого развития Аткинсона в Корнельском университете и адъюнкт доцент Орегонского государственного университета. Мои текущие исследования сосредоточены на разработке и применении аппаратных и программных средств для пассивно-акустического мониторинга наземных и морских экосистем и биоразнообразия.

Пожертвовать

BirdNET — это исследовательский проект, финансируемый извне. Мы хотим разработать новые функции, добавить больше видов, расширить наши услуги и, самое главное, предоставить отличный опыт для орнитологов и тех, кто хочет ими стать.

Своим пожертвованием вы можете помочь нам в достижении этих целей.

Каждая сумма ценна! Это помогает нам покрывать расходы на сервер и продолжать наши исследования.

Сделать пожертвование

Совместная работа

В настоящее время вы изучаете тему, в которой BirdNET может быть полезен, или у вас есть идея для исследовательского проекта? Дайте нам знать! Вы хотели бы поддержать нас в области разработки программного обеспечения и приложений?

Свяжитесь с нами.

Мы открыты для ваших идей и хотели бы поговорить с вами.

Отправьте нам электронное письмо: [email protected]

Вуд, К. М., Кал, С. , Чаон, П., Пири, М. З., и Клинк, Х. (2021). Охват съемки, продолжительность записи и состав сообщества влияют на наблюдаемое видовое богатство при пассивных акустических съемках. Методы экологии и эволюции . [PDF]

Каль, С. , Вуд, К. М. , Эйбл, М., и Клинк, Х. (2021). BirdNET: решение для глубокого обучения для мониторинга разнообразия птиц. Экологическая информатика , 61 , 101236. [Источник]

Каль, С., Дентон, Т., Клинк, Х. , Глотин, Х., Гоо, Х., Веллинга, В. П., … и Джоли, А. (2021). Обзор BirdCLEF 2021: идентификация криков птиц в записях звукового ландшафта. В CLEF 2021 (Рабочие заметки) . [PDF]

Джоли, А., Гоо, Х., Каль, С. , Пичек, Л., Лориел, Т., Коул, Э., … и Мюллер, Х. (2021). Обзор LifeCLEF 2021: оценка идентификации видов и прогнозирования их распространения на основе машинного обучения. In Международная конференция Форума межъязыковой оценки европейских языков (стр. 371-393). Спрингер, Чам. [PDF]

Каль, С. , Клапп, М., Хоппинг, В., Гоо, Х., Глотин, Х., Планке, Р., … и Джоли, А. (2020). Обзор BirdCLEF 2020: распознавание звуков птиц в сложных акустических условиях. В CLEF 2020 (Рабочие заметки) . [PDF]

Джоли, А., Гоо, Х., Каль, С. , Денеу, Б., Серважан, М., Коул, Э., … и Лориел, Т. (2020). Обзор LifeCLEF 2020: системно-ориентированная оценка автоматизированной идентификации видов и прогнозирования их распространения. В Международная конференция Форума межъязыковой оценки европейских языков  (стр. 342–363). Спрингер, Чам. [PDF]

Каль, С. (2020). Идентификация птиц по звуку: широкомасштабное распознавание акустических событий для мониторинга активности птиц. Диссертация. Хемницкий технологический университет, Хемниц, Германия. [PDF]

Каль, С. , Штётер, Ф. Р., Гоо, Х., Глотин, Х., Планке, Р., Веллинга, В. П., и Джоли, А. (2019). Обзор BirdCLEF 2019: крупномасштабное распознавание птиц в звуковых ландшафтах.
In CLEF 2019 (Рабочие заметки) . [PDF]

Джоли, А., Гоо, Х., Ботелла, К., Каль, С. , Серважан, М., Глотин, Х., … и Мюллер, Х. (2019). Обзор LifeCLEF 2019: идентификация амазонских растений, птиц Южной и Северной Америки и прогнозирование ниш.
In Международная конференция Форума межъязыковой оценки европейских языков (стр. 387-401). Спрингер, Чам. [PDF]

Жоли, А., Гоо, Х., Ботелла, К., Каль, С. , Пупар, М., Серважан, М., … и Шлютер, Дж. (2019). LifeCLEF 2019: Проблемы идентификации и прогнозирования биоразнообразия.
В Европейская конференция по информационному поиску (стр. 275-282). Спрингер, Чам. [PDF]

Каль, С. , Вильгельм-Штайн, Т., Клинк, Х. , Коверко, Д., и Эйбл, М. (2018). Распознавание птиц по звуку — базовая система BirdCLEF 2018 года.
Препринт arXiv arXiv:1804.07177 . [PDF]

Goëau, H., Kahl, S. , Glotin, H., Planqué, R., Vellinga, WP, & Joly, A. (2018). Обзор BirdCLEF 2018: идентификация моновидов и звуковых ландшафтов птиц.
В CLEF 2018 (Рабочие заметки) . [PDF]

Каль, С. , Вильгельм-Штайн, Т., Клинк, Х. , Коверко, Д., и Эйбл, М. (2018). Базовый уровень для крупномасштабной идентификации видов птиц в полевых записях.
В CLEF 2018 (Рабочие заметки) . [PDF]

Каль, С. , Вильгельм-Штайн, Т., Хусейн, Х., Клинк, Х. , Коверко, Д., Риттер, М., и Эйбл, М. (2017). Крупномасштабная классификация звуков птиц с использованием сверточных нейронных сетей.
В CLEF 2018 (Рабочие заметки) . [PDF]

Ваш голос в MIDI, мгновенно

Услышьте его в действии

1 / 13

Dubler Studio Kit 2 предоставляет все необходимое для вокального воплощения ваших музыкальных идей в реальность в одной упаковке. В комплекте идет; Программное обеспечение Dubler 2, наш специальный USB-микрофон и Ableton Live Lite (DAW). Начните писать, записывать, продюсировать и исполнять свои собственные песни, как только комплект прибудет к вам на порог.

…

Подробнее о Dubler Studio Kit 2

Dubler 2 — автономное настольное приложение, которое меняет правила игры и позволяет вам воплощать свои музыкальные идеи в жизнь, используя единственный инструмент, которым вы пользовались с рождения, — голос. Dubler 2 работает со всеми DAW, и вы можете откалибровать предпочитаемый микрофон. Доступно для мгновенной загрузки после покупки.

…

Подробнее о Dubler 2

Уже используете наш оригинальный Dubler? Откройте для себя следующее поколение преобразования голоса в MIDI, обновив его до совершенно нового Dubler 2 сегодня — больше гамм, больше аккордов, улучшенная высота тона и многое другое. Мгновенный доступ при обновлении.

…

Обзор обновления Dubler 2

Dubler 2

Dubler Studio Kit 2

Программное обеспечение + USB-микрофон

Полный пакет Dubler 2, микрофона Dubler и Ableton Live Lite.

…

Dubler 2

Программное обеспечение только

…

Обновление

Существующие пользователи Dubler

…

Dubler Microphone

Microphone USB

…

Dubler’s AITED. отслеживает высоту вашего голоса и переводит ее в нотацию MIDI в режиме реального времени.

Обучите Dubler запускать сэмплы или барабанные стойки на основе ваших собственных перкуссионных входных звуков.

Автоматическое определение тональности Dubler 2 может автоматически определять тональность, которую вы поете, и динамически привязывать вас к этой тональности.

Легко, быстро и интуитивно создавайте пользовательские ограничения на заметки с помощью детектора заметок Dubler.

Библиотека пресетов аккордов и опций звучания, а также возможность создавать собственные аккорды.

Системные требования /

Операционная система *

MacOS X 10.13+

Windows 10+

Процессор

CORE I5 или лучше

Память

8GB ОЗУ или больше

FREE SPATICE 9000.00003 9003 9007. FREE DISTARI DISTARI DIS 9007. FREE DISTARI DISTARI DISTARI DIS

9003 9007.

Графика

Графика с поддержкой OpenGL

Аудио (только для Windows)

Аудиоинтерфейс с мультиклиентскими драйверами ASIO (рекомендуется)
ASIO4ALL (ограниченный опыт)
Совместим ли мой интерфейс с Dubler 2?

DAW access

Access to a DAW [Digital Audio Workstation] such as Ableton, Logic, GarageBand, Cubase, etc.